智能数据仓库建设与应用探索

数据仓库的架构设计是构建智能数据仓库的核心环节之一,通常由三个主要层次组成:数据源层、数据存储层和数据访问层。数据源层负责从不同来源收集和整合各种类型的数据,包括结构化数据和非结构化数据。通过ETL(提取、转换、加载)过程,确保来自各个系统的数据能够被有效整合并格式化,提高后续分析的可用性。数据存储层则是...

...可以支持十一种数据模型,包含了Elastic提供的搜索引擎、Snow...

大模型基础服务平台(含语料仓库、模型仓库、应用仓库等)、星环知识库(含星环自研的向量数据库、图数据库、搜索引擎、时序数据库、文件系统等)以及知识应用,能够赋能各行业的客户进行语料的构建、知识库的建设、大模型的训练和微调及基于大模型的应用构建。

星型模型、雪花模型、星座模型各有什么优缺点?

星型模型是数据仓库设计中使用的一种常见模型,其结构类似于一颗星星,由一个中心的事实表(FactTable)和围绕在其周围的多个维度表(DimensionTable)组成。事实表包含业务过程中的度量值(如销售额、数量等),而维度表则包含用于描述这些度量值的上下文信息(如时间、地点、产品等)。优点:简化查询:由于模型结构简单,...

大模型在数据领域的十大价值应用

实施过程:(1)数据收集和整合首先,大模型被用来扫描和解析公司的各种数据源,包括:关系数据库(Oracle,SQLServer,MySQL)大数据平台(Hadoop,Hive)数据仓库(Teradata,Snowflake)文档存储系统(SharePoint,GoogleDrive)API和Web服务大模型提取了以下信息:表结构和字段定义存储位置和访问方法更新...

陈登坤对话海螺AI:大模型激活另类数据价值(上)

1.数据整合与分析:大模型能够整合来自不同来源和格式的另类数据,通过高级分析技术,如情感分析、趋势预测等,为用户提供深入的洞察。2.实时监测与预警:通过实时分析社交媒体、新闻报道等数据流,大模型可以快速识别市场情绪变化或潜在的危机事件,为宏观经济趋势预测和企业经营前景预估提供预警。

结构化表格也成模态,浙大TableGPT2开源,最强表格AI问世

首先,使用一组基于规则的过滤器,包括使用Python和SQL执行器检查代码的可执行性和正确性,从而消除常见错误(例如键错误和类型转换问题)(www.e993.com)2024年12月20日。此外,还会使用正则表达式和其他规则来丢弃异常输出。然后,使用多个模型(如GPT-4o)对过滤后的数据进行评分;这里使用的提示词是专门设计的,可以保证得到更为细致的评估。只要...

致敬数据库大师,有28岁英年早逝,有80岁还重新创业

DonaldD.Chamberlin和RaymondF.Boyce在IBM工作期间共同发明了SQL,关系型数据库是以集合论为基础的理论模型,SQL是面向集合操作的结构化语言,为关系型数据库发展如虎添翼。SQL原名SEQUEL(AStructuredEnglishQueryLanguage),是数据库的标准操作语言,非常强大,并且简单易用,接近人类的自然语言,也...

网易游戏如何基于 Apache Doris 构建全新湖仓一体架构

在大模型生成查询方面,成功率高达92%。同时,为了满足不同用户的需求和习惯,我们仍然支持用户通过JDBC接口对接自己的报表系统,旨在为用户提供更灵活、高效的数据查询体验。05QData场景下的问题整理在QDataDoris集群的使用过程中,我们遇到了一些问题,借此机会将这些问题及其相应的解决方案整理如下,以供大家...

详解大厂实时数仓建设方案|秒级|数据源|应用层|olap_网易订阅

{数据域缩写}:参考数据域划分部分{自定义表命名标签缩写}:实体名称可以根据数据仓库转换整合后做一定的业务抽象的名称,该名称应该准确表述实体所代表的业务含义样例:realtime_dwd_trip_trd_order_base3.DIM层公共维度层,基于维度建模理念思想,建立整个业务过程的一致性维度,降低数据计算口径和算法不统一风险;...

有了数据湖,距离数据仓库消失还有几年?

(1)数据存储数据仓库采集、处理过程中存储下来的数据一般是以结构化的形式存在的,即使原始数据是非结构化的,但这些非结构化数据也只是在源头暂存一下,它通过结构化数据的形式进入数据仓库,成了数据仓库的基本存储格式,这个跟数据仓库的模型(维度或关系建模)都是建立在关系型数据基础上的特点有关。